A medida que los volúmenes de paquetes alcanzan nuevos máximos durante la temporada alta, los operadores logísticos están recurriendo a la inteligencia artificial (IA) para abordar las crecientes presiones sobre la precisión, el personal y los costos operativos.
David Woodward, gerente de programas de soluciones de sistemas de Lockheed Martin, da su opinión: «Las redes postales globales continúan enfrentándose a una presión sin precedentes durante la temporada alta de octubre a diciembre, con el crecimiento del comercio electrónico y los grandes eventos de ventas en línea impulsando volúmenes récord de paquetes. Solo en el Reino Unido, Royal Mail clasifica actualmente hasta 10 millones de paquetes al día durante la temporada alta navideña, casi el doble de la media en temporada baja. Un estudio encargado por FedEx estimó que los transportistas gestionaron 1.290 millones de paquetes durante la temporada alta de 2024, un aumento interanual de casi el 11 %.»
Las aduanas
Pero los desafíos estacionales de la industria van mucho más allá del volumen. La digitación manual, las lecturas erróneas de OCR, los errores en las declaraciones aduaneras y los costosos fallos en las entregas aumentan durante este período, obligando a los operadores a contratar a decenas de miles de trabajadores temporales. El año pasado, Royal Mail contrató a 16.000 trabajadores temporales, mientras que USPS contrató hasta 50.000, lo que representa cientos de millones en costos laborales adicionales. Ahora las organizaciones postales están adoptando cada vez más la IA para fortalecer el rendimiento y proteger los márgenes.
La IA aumenta la precisión de la clasificación y reduce la manipulación manual
Los motores de OCR tradicionales tienen dificultades con etiquetas de dirección complejas o de baja calidad, embalajes reflectantes, fuentes estilizadas y texto manuscrito. Esto provoca que entre el 1,5 % y el 3 % del correo en el Reino Unido y EE. UU. requiera inspección manual, lo que se traduce en millones en costes laborales adicionales y tiempos de procesamiento más lentos.
Los aranceles
Las plataformas de procesamiento de imágenes basadas en IA, como el sistema Minerva de Lockheed Martin, ayudan a los operadores a superar estas limitaciones. Mediante aprendizaje automático, el software aísla el bloque de la dirección de entrega, limpia la imagen y alimenta una versión simplificada de alto contraste al motor de OCR existente. El resultado es una mejora significativa en la precisión de la lectura de direcciones gracias a la infraestructura que los operadores ya tienen.
Para el pequeño porcentaje de artículos que aún no se pueden leer automáticamente, la IA puede replicar la “lectura” humana con gran velocidad, lo que reduce aún más los cuellos de botella durante las horas pico.
Reducir errores de entrega y costosas rutas incorrectas
Las lecturas erróneas de direcciones son uno de los problemas más costosos para los transportistas, que a menudo envían paquetes en bucles de varios días a través de la red antes de que se detecte el error. Un estudio de Loqate reveló que el 41 % de las direcciones incorrectas provocan retrasos en las entregas y el 39 % fracasan directamente, con un coste medio de 17,20 $ por entrega fallida en EE. UU. y 11,60 £ en el Reino Unido.
Incluso pequeñas mejoras en la precisión del reconocimiento de direcciones pueden evitar miles de rutas incorrectas, ahorrando combustible, tiempo y emisiones de CO₂ y mejorando la satisfacción del cliente.
¿Cómo puede implementarse la Inteligencia Artificial en el transporte por carretera?
Apoyar el cumplimiento de las normativas aduaneras a medida que aumenta el tráfico transfronterizo
Con el aumento del volumen de paquetes internacionales, los operadores también deben capturar datos de las declaraciones aduaneras con rapidez y precisión. La identificación de regiones de interés basada en IA ayuda a extraer y procesar esta información, reduciendo la dependencia de la recopilación manual de datos y agilizando los controles de cumplimiento.
Un enfoque basado únicamente en software acelera la adopción
Gracias a que soluciones como Minerva se ofrecen como herramientas modulares de software como servicio (SaaS), los operadores pueden optimizar sus líneas de clasificación existentes sin necesidad de realizar cambios disruptivos en el hardware. Se pueden realizar pruebas utilizando imágenes históricas de problemas para cuantificar las mejoras de rendimiento en días, en lugar de meses.
A medida que los volúmenes estacionales continúan aumentando y el costo de la mano de obra adicional aumenta, la IA se está convirtiendo en una herramienta esencial para los operadores postales que buscan mantener los niveles de servicio, gestionar la demanda máxima y operar de manera más sostenible.
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